कैसे कृत्रिम बुद्धि (एआई) खुदरा

पिछले कुछ वर्षों में कृत्रिम बुद्धि प्रौद्योगिकी ने कई उद्योगों में कुछ दिलचस्प प्रगति की है। हालांकि यह अंत उपभोक्ताओं के लिए इतना स्पष्ट नहीं हो सकता है, कृत्रिम बुद्धि भी खुदरा क्षेत्र में भी लागू की गई है। हालांकि, हर रिटेलर उच्च लागत, अक्षमता और मालिकाना प्रणालियों के कारण इसका उपयोग नहीं कर रहा है, खुदरा बिक्री में सबसे बड़े खिलाड़ी इस बारे में बहुत सक्रिय हैं।

यह कोई आश्चर्य नहीं है कि लाभ वाले एआई वास्तविक व्यवसायों को ला सकता है।

तो कृत्रिम खुफिया खुदरा स्टोर मालिकों की मदद कैसे कर सकता है? सबसे पहले, चलो कुछ शब्द बोलते हैं कि कैसे एआई और मशीन वास्तव में काम करते हैं। अर्थात्, कृत्रिम बुद्धि प्रौद्योगिकी कुछ के बारे में एक बड़ा डेटा सेट लेती है, इसे एआई एल्गोरिदम के माध्यम से तंत्रिका नेटवर्क के रूप में चलाता है और फिर एक मॉडल का उत्पादन करता है जो वास्तविक मानव की तरह जवाब प्रदान कर सकता है। दिए गए उत्तर डेटासेट से मामले के बारे में जो भी जानने में सक्षम थे, उसके आधार पर आधारित हैं।

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जैसा कि इस बिंदु पर शायद यह स्पष्ट है, डेटासेट जो एआई खुदरा उद्योग उदाहरण से सीखता है, वह ग्राहक डेटा से जुड़े वास्तविक बिक्री डेटा है। जब यह जानकारी मशीन सीखने के एल्गोरिदम के माध्यम से चलायी जाती है, तो एआई मॉडल तैयार किया जाता है जो व्यवसाय, ग्राहकों और इन्वेंट्री के बारे में कार्रवाई करने योग्य जानकारी का पता लगाता है जो सामान्य रूप से स्पष्ट नहीं हैं या व्यवसाय के मालिक को नहीं मालूम हैं।

हाथों में इसके साथ, एक फुटकर विक्रेता अपने व्यवसाय के लाभ के लिए विभिन्न चीजों को कर सकता है

उदाहरण के लिए, खुदरा एआई उन्हें जानना सीखने के लिए ग्राहकों, उनकी प्राथमिकताओं और उनके व्यवहार के बारे में सीख सकता है। और, हाल के वर्षों में, उन्हें इतनी अच्छी तरह से पता चल सकता है कि यह जानता है कि उन्हें क्या जरूरत है और जब उन्हें इसकी ज़रूरत होती है

और इससे पहले भी वे ऐसा करते हैं। जब एअर इंडिया उड़ान भरने वाली ऐसी सूचना का निर्माण करने में सक्षम है, तो कई लाभ हैं जो तुरंत व्यापार नकदी प्रवाह और सामान्य अनुभव के लिए प्राप्त किए जा सकते हैं। सबसे पहले ग्राहक को और अधिक खरीदना है। यदि एआई इससे पहले कि उनके पास किसी उत्पाद के लिए कूपन की ज़रूरत है और उनके बारे में क्या जानकारी है, तो यह उन्हें एक अतिरिक्त मद खरीदने के लिए ट्रिगर करेगी जो वे व्यापार के लिए अतिरिक्त राजस्व उत्पन्न करते समय नहीं आए थे। एक अन्य लाभ आपके ग्राहक के अनुभव में सुधार लाएगा क्योंकि अगर आप उन्हें बेहतर कीमत पर उनको ठीक वही प्रदान करते हैं, तो आप अपने ग्राहकों के साथ व्यक्तिगत बिक्री संबंध बनाना शुरू करते हैं।

एक अन्य क्षेत्र जहां खुदरा ए बहुत मदद कर सकता है कि दुकान में वस्तुओं को शारीरिक रूप से कैसे रखा जाता है हम सभी ने सुना है कि बड़े खुदरा श्रृंखलाओं ने हमें और अधिक खरीदने के लिए आइटमों का आदेश दिया है। और हम शायद सभी को लगता है कि कुछ जादू सूत्र है जिसके द्वारा हम अपनी इन्वेंट्री को प्रदर्शित कर सकते हैं और अपने ग्राहकों को और अधिक खरीद सकते हैं।हालांकि, ऐसा कोई सूत्र नहीं है यहां तक ​​कि एक ही सामान के साथ एक ही आइटम लेकिन अलग स्थान पर अपने ग्राहक आधार के लिए एक पूरी तरह से अलग ट्रिगर हो सकते हैं। तो यहां कोई भी आकार-फिट नहीं है- सभी समाधान यहां हैं। हालांकि, उपलब्ध क्या है कृत्रिम बुद्धि तकनीक जो इस के साथ मदद कर सकती है।

बिक्री आंकड़ों के साथ प्रदान किए जाने पर, मशीन सीखने से आपके ग्राहक की खरीदारी की प्राथमिकताओं में पैटर्न मिल सकते हैं और सीख सकते हैं कि वे एक साथ क्या खरीदते हैं। इस के आधार पर, एआई आपको अपने स्टोर में एक-दूसरे के बगल में रखे आइटमों के बारे में सुझाव प्रदान कर सकता है ताकि आपके ग्राहकों को और अधिक खरीद सकें। और चूंकि ये सुझाव वास्तविक ग्राहकों द्वारा प्रदान किए गए वास्तविक आंकड़ों पर आधारित होते हैं जो कि वास्तव में विशेष दुकान में खरीद रहे हैं, उन्हें निश्चित रूप से परिणाम देने और अपने ग्राहकों को ट्रिगर करने की गारंटी है।

रिटेल व्यवसायों के लिए बहुत अधिक एआई कर सकता है। ऊपर सूचीबद्ध उदाहरण हिमशैल के सिर्फ एक टिप हैं आपके व्यवसाय के किसी भी हिस्से के लिए आप डेटा प्रदान कर सकते हैं, एआई वास्तव में मूल्यवान अंतर्दृष्टि निकाल सकता है जिसे सोने के रूप में माना जाएगा इसका उपयोग आपके इन्वेंट्री टर्नओवर में सुधार, अपना स्टॉक अनुकूलन, भविष्य के राजस्व की भविष्यवाणी और बहुत अधिक के लिए किया जा सकता है

एक पकड़ है अर्थात्, जैसा कि वे हैं, कृत्रिम इंटेलिजेंस सिस्टम मुख्य रूप से स्वामित्व हैं और बड़े प्रौद्योगिकी बजट वाले बड़े खुदरा श्रृंखलाओं के लिए उपलब्ध हैं। आने वाले समाधान देखने के लिए आने वाले कुछ सालों में इस स्थान को देखने के लिए दिलचस्प होगा, जो छोटे खुदरा विक्रेताओं के लिए बड़े लोगों की तुलना में अधिक तैयार किए जाएंगे। कुछ कंपनियां पहले से ही इस विकास को शुरू कर चुकी हैं इसलिए यह स्वतंत्र खुदरा विक्रेताओं के लिए राष्ट्रीय ब्रांड्स के समान उपकरणों तक पहुंच के लिए लंबा नहीं होगा।